From 23cd302b8ae9a94929f5a9ef2b960c25e52cde8f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: yangj1211 <153493538+yangj1211@users.noreply.github.com> Date: Tue, 7 May 2024 20:39:54 +0800 Subject: [PATCH] add doc of matrixone-positioning (#1053) --- .../matrixone-positioning.md | 12 ++++++++++++ mkdocs.yml | 2 ++ 2 files changed, 14 insertions(+) create mode 100644 docs/MatrixOne/Overview/matrixone-vs-other_databases/matrixone-positioning.md diff --git a/docs/MatrixOne/Overview/matrixone-vs-other_databases/matrixone-positioning.md b/docs/MatrixOne/Overview/matrixone-vs-other_databases/matrixone-positioning.md new file mode 100644 index 0000000000..2b590c4924 --- /dev/null +++ b/docs/MatrixOne/Overview/matrixone-vs-other_databases/matrixone-positioning.md @@ -0,0 +1,12 @@ +# MatrixOne 的定位 + +在庞大而复杂的数据技术栈和各类数据库产品中，MatrixOne 的定位是一款主打一站式融合能力和灵活扩展性的 SQL 关系型数据库。MatrixOne 的设计目标是提供一个使用体验如 MySQL 一样简单的数据库产品，可以处理包括 OLTP 和 OLAP 等各类业务负载和数据类型，同时能感知用户的负载和数据量变化自动化的进行快速弹性伸缩，以简化用户当前复杂的多数据库产品+ETL 的传统数据架构。 + +在行业现有的数据库产品中来说与 MatrixOne 最接近的数据库产品是 SingleStore，两者都采用统一存储模型，支持 OLTP，OLAP 以及其他一系列数据负载和数据类型的融合，同时也都以云原生和可灵活扩展作为自己的核心架构能力。 + +![mo_vs_singlestore](https://community-shared-data-1308875761.cos.ap-beijing.myqcloud.com/artwork/docs/overview/mo-other-database/mo_vs_singlestore.png) + +- 从架构上来说，MatrixOne 是一款完全云原生和容器化的数据库，MatrixOne 借鉴了 Snowflake 对[云原生数据仓库](https://event.cwi.nl/lsde/papers/p215-dageville-snowflake.pdf)的存算分离设计，完全将存储交于云上的共享存储，同时将计算层完全构建成了无状态化的容器。同时，为了能适应 OLTP 类型负载对快速写入请求的处理，MatrixOne 增加了 TN 及 LogService 的概念，以块存储来支撑高频写入，通过 Raft 三副本一致性保证来确保写入日志 WAL 的高可用，同时再异步的将 WAL 落盘到共享存储中。与 SingleStore 不同之处在于 SingleStore 是从 Share-nothing 架构上扩展到了云原生的存算分离上，其仅将冷数据放入共享存储（可参考 [SingleStore 架构论文](https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3514221.3526055)），依然需要做数据分片和再平衡。而 MatrixOne 与 Snowflake 一致，则是完全基于共享存储，没有任何数据分片。 + +- 从负载类型上来说，MatrixOne 以 HTAP 为基本核心，逐步扩展至流计算，时序处理，机器学习，搜索等多种负载类型。在 HTAP 的技术路线上，MatrixOne 与以 TiDB 为主的双存储和计算引擎路线不同的是，MatrixOne 是直接在单存储引擎和计算引擎上实现 HTAP，存储引擎也是以落盘列存为主，内存行存为辅的架构，这点与 SingleStore 也较为一致。TiDB 一类的技术路线需要内部进行双引擎数据同步，同时 TP 与 AP 数据需要单独存储，而 MatrixOne 不需要做此同步及多份存储。相比 SingleStore 已经对流计算，搜索，GIS，机器学习等 HTAP 以外的其他多种业务类型都有良好支持，MatrixOne 本身发展时间较晚，目前除了 HTAP 以外对其他负载类型的支持程度不够完善。 +- 从使用体验上来说，MatrixOne 以 MySQL 为核心兼容目标，包括从传输协议，SQL 语法，基本功能上都全面兼容 MySQL。MatrixOne 仅在 MySQL 不支持的能力上，如流式写入，向量类型等能力上有自己独特的语法。同时 MySQL 有部分高级能力，如触发器，存储过程等，由于用户使用率较低，MatrixOne 暂时未支持。总体来说，基于 MySQL 开发的应用，可以非常轻松的迁移到 MatrixOne 上，同时 MySQL 生态相关工具，如 Navicat，DBeaver 等可视化管理和建模工具，DataX，Kettle 等 ETL 工具，以及 Spark，Flink 等计算引擎，都可以直接使用 MySQL 相关 connector 与 MatrixOne 对接使用。 diff --git a/mkdocs.yml b/mkdocs.yml index 42e51e1f54..0a9c69fbc8 100644 --- a/mkdocs.yml +++ b/mkdocs.yml @@ -70,6 +70,8 @@ nav: - WAL 技术详解: MatrixOne/Overview/architecture/architecture-wal.md - 数据缓存及冷热数据分离架构详解: MatrixOne/Overview/architecture/architecture-cold-hot-data-separation.md - 流引擎架构详解: MatrixOne/Overview/architecture/streaming.md + - MatrixOne 与其它数据库对比: + - MatrixOne 的定位: MatrixOne/Overview/matrixone-vs-other_databases/matrixone-positioning.md - 最新动态: MatrixOne/Overview/whats-new.md - 快速开始: - 单机部署 MatrixOne: